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dc.contributor.advisorZurek Varela, Eduardo Enrique
dc.contributor.authorPortnoy De la Ossa, Iván Darío
dc.date.accessioned2020-08-06T16:36:13Z
dc.date.available2020-08-06T16:36:13Z
dc.date.issued2020
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10584/8953
dc.descriptionLas técnicas de secuenciación de próxima generación (NGS, por sus siglas en Inglés) permiten el análisis de numerosas cantidades de datos. Sin embargo, la comparación de estructuras de interacción en esos conjuntos de datos es aún un desafío, ya que los análisis de correlación tradicionales producen resultados espurios. Se desarrolla un método para caracterizar las diferencias en la estructura de correlación de conjuntos de datos de experimentos de secuenciación, que también permite determinar la contribución de las variables a esas diferencias. El método también es aplicable a sistemas industriales. Experimentos de simulación muestran que el método propuesto controla satisfactoriamente el error tipo I y II. Se valida el método con tablas de OTUs de experimentos secuenciación 16S rRNA, y con datos de operación de una red de distribución de gas natural.Incluye referencias bibliográficas.es_ES
dc.formatapplication/pdfes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad del Nortees_ES
dc.subjectBioinformáticaes_ES
dc.subjectIngeniería de softwarees_ES
dc.subjectBioingenieríaes_ES
dc.subjectCorrelación (Estadística)es_ES
dc.subjectMétodos de simulaciónes_ES
dc.titleDiseño de una técnicamultivariada de procesamiento de datos para caracterización de estructuras estadística subyacentes aplicable a sistemas biomédicos indutrialeses_ES
dc.typedoctoralThesises_ES
dc.rights.accessRightsopenAccesses_ES
dc.type.hasVersionacceptedVersiones_ES
dc.publisher.programDoctorado en Ingeniería Mecánicaes_ES
dc.publisher.departmentDepartamento de Ingeniería Mecánicaes_ES
dc.creator.degreeDoctor en Ingeniería Mecánicaes_ES


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